技術(shù)編號(hào)：6631464
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明公開了，基于hadoop平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)實(shí)際的計(jì)算需求增加集群的規(guī)模，利用HDFS分布式文件系統(tǒng)為海量數(shù)據(jù)集提供動(dòng)態(tài)的存儲(chǔ)空間來(lái)存儲(chǔ)不斷增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)集，并通過(guò)MapReduce框架將大任務(wù)分解為小任務(wù)，通過(guò)并行計(jì)算的方式提高算法的計(jì)算速度，利用物質(zhì)擴(kuò)散算法和熱傳導(dǎo)算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)推薦。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)算法在單機(jī)模式運(yùn)行，容易受到處理器速度、存儲(chǔ)容量等諸多計(jì)算機(jī)硬件性能的阻礙，不能很好地達(dá)到大型電子商務(wù)網(wǎng)站的問(wèn)題,解決了海量的用戶日志可靠，高效地推薦系統(tǒng)...
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